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财务会计是通过财务报表记录、总结和报告公司业务交易的过程。这些报表是：利润表、资产负债表、现金流量表和留存收益表。

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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Fair presentation

A large number of concepts, assumptions, etc. can be found in the IASB’s Framework and in IAS 1, but they could be summarised as in Figure 3.1. The overall objective is to give a fair presentation of the state of affairs and performance of a business, so that users of financial statements can make good decisions (IAS 1, paragraph 9). Fair presentation could also be referred to as giving ‘ a true and fair view’, which is the fundamental requirement in the European Union and a number of countries formerly under British influence. Chapter 5 deals with this in more detail. In order to achieve a fair presentation, it is important that the information presented is relevant and faithfully represents the underlying economic events.

It is clear that, in order to be useful, information must be relevant to its purpose, which is economic decision-making. This requires predictions of future cash flows

by the investors and others, which can be based partly on past and present information in statements such as the balance sheet and income statement.Connected with this is the concept of materiality, which implies that insignificant items should not be given the same emphasis as significant items. The insignificant items are by definition unlikely to influence decisions or provide useful information to decision-makers, but they may well cause complication and confusion to the user of financial statements. Immaterial items do not deserve separate disclosure and may not need to be accounted for strictly correctly. What is ‘immaterial’ in any particular context may be a highly subjective decision.

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Faithful representation

The readers of financial statements should not be misled by the contents of the statements. Transactions, assets and liabilities should be shown in such a way as to represent as well as possible what underlies them. For example, a balance sheet should not show an item under the heading ‘assets’ unless it meets the definition of an asset. This assumes that readers have a good grasp of the concepts used. Faithful representation also implies a lack of errors that would affect the interpretation of the accounting numbers.

This concept is part of faithful representation. It is sometimes expressed as showing the economic substance of transactions rather than their legal form. However, this is too simple. The exact economic substance will rest on the exact legal arrangements. The issue here is to see through any superficial legal or other arrangements to the real economic effects.

To take an example, suppose that an entity signs a lease that commits it to paying rentals to use a machine for the whole of the expected life of the machine. This is very similar to borrowing money and buying a machine, in the sense that the entity (under either arrangement) has control over the operational use of the asset and has an obligation to pay money. The legal form is that the enterprise does not own the machine or have any outstanding unpaid debt owing, but the substance is that it has an asset and a liability (see the definitions in Chapter 2).

Similarly, if an enterprise sold a machine to a financial company and immediately leased it back for most of its life, the legal form is that there has been a sale but the substance is that the enterprise still has the asset.

财务会计代考

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在 IASB 的框架和 IAS 1 中可以找到大量的概念、假设等，但它们可以总结为图 3.1。总体目标是对企业的状况和业绩进行公正的陈述，以便财务报表的使用者能够做出正确的决策（IAS 1，第 9 段）。公平展示也可以被称为给出“真实和公平的看法”，这是欧盟和许多以前受英国影响的国家的基本要求。第 5 章更详细地讨论了这一点。为了实现公平的陈述，重要的是所提供的信息是相关的并忠实地代表了潜在的经济事件。

很明显，为了有用，信息必须与其目的相关，即经济决策。这需要预测未来的现金流

投资者和其他人，这可以部分基于资产负债表和损益表等报表中的过去和现在的信息。与此相关的是重要性的概念，这意味着不重要的项目不应与重要的项目同等重视项目。根据定义，无关紧要的项目不太可能影响决策或为决策者提供有用的信息，但它们很可能会给财务报表的使用者带来复杂性和混乱。不重要的项目不值得单独披露，并且可能不需要严格正确地核算。在任何特定情况下，什么是“无关紧要的”可能是一个高度主观的决定。

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Faithful representation

财务报表的读者不应被报表的内容所误导。交易、资产和负债的显示方式应尽可能代表它们的基础。例如，资产负债表不应在“资产”标题下显示项目，除非它符合资产的定义。这假设读者很好地掌握了所使用的概念。忠实的陈述还意味着不存在会影响会计数字解释的错误。

这个概念是忠实再现的一部分。它有时表示为显示交易的经济实质，而不是其法律形式。然而，这太简单了。确切的经济实质将取决于确切的法律安排。这里的问题是看透任何表面的法律或其他安排对实际经济的影响。

举个例子，假设一个实体签署了一份租约，承诺支付租金以在机器的整个预期寿命期内使用机器。这与借钱和购买机器非常相似，因为实体（在任何一种安排下）都可以控制资产的运营使用并有义务付款。法律形式是企业不拥有机器，也没有任何未偿还的未偿债务，但实质是它有资产和负债（见第2章的定义）。

同样，如果企业将一台机器卖给一家金融公司，并在其大部分生命周期内立即将其租回，则法律形式是已经出售，但实质是企业仍然拥有该资产。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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